基于跨连接LeNet-5网络的面部表情识别

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【摘要】

：

为避免人为因素对表情特征提取产生的影响,本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取,卷积神经网络可以省略人为提

【作者】

：

李勇林小竹蒋梦莹

【机构】

：

北京石油化工学院信息工程学院,北京化工大学信息科学与技术学院

【出处】

：

自动化学报

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

卷积神经网络面部表情识别特征提取跨连接

【基金项目】

：

国家自然科学基金(60772168)资助~~

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为避免人为因素对表情特征提取产生的影响,本文选择卷积神经网络进行人脸表情识别的研究.相较于传统的表情识别方法需要进行复杂的人工特征提取,卷积神经网络可以省略人为提取特征的过程.经典的LeNet-5卷积神经网络在手写数字库上取得了很好的识别效果,但在表情识别中识别率不高.本文提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络来进行面部表情识别,将网络结构中提取的低层次特征与高层次特征相结合构造分类器,该方法在JAFFE表情公开库和CK+数据库上取得了较好的结果.

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